生成式AI卓越架构设计指导原则

PREFACE 前言 AI 时代的新挑战 智能化转型进入关键阶段 全球数字化、智能化转型正处于关键跃升阶段。人工智能正加速与各行各业深度融合，推动新兴产业形态和传统产业升级。各方对人工智能应用的稳定性、安全性和可信赖性提出了更高要求，智能化发展已成为产业演进和社会进步的重要驱动力。 全球智能革命不断深化，人工智能市场持续扩大 人工智能正以前所未有的速度重构全球产业格局。Gartner 预测，到2026年，全球多数企业将在生产系统中部署生成式AI能力，大模型驱动的认知计算正在深刻改变制造业、服务业等领域的价值链。中国在人工智能技术研究和产业应用方面持续保持增长，相关企业数量和产业规模快速扩大，呈现出强劲的发展势头。随着行业智能化转型的深入，不同行业的差异化需求不断涌现，对 AI 算力、平台、算法模型和行业解决方案提出了更高要求。 人工智能技术快速演进，AI 应用面临全新挑战 人工智能技术进入体系化突破新阶段，推动软件工程向智能化演进。大语言模型（LLM）正在重塑软件开发模式，生成式AI推动人机协同开发逐渐成为主流；与此同时，对AI信任、风险与安全管理（TRiSM）的需求愈加迫切，模型运维（ModelOps）、智能体运维（AgentOps）、AI 安全与模型监控正成为企业关注的重点。 然而，AI 应用在大规模落地时仍面临诸多挑战： •数据依赖度高：高质量数据供给难度大，数据漂移可能导致模型性能退化。•模型迭代复杂：生命周期涵盖训练、验证、部署、监控与回滚，迭代过程对系统稳定性要求高。•资源需求波动大：训练阶段计算资源消耗巨大，推理阶段需低延迟与稳定性，增加了成本与扩展难度。•技术与标准不完善：AI场景下缺乏成熟的监控、可观测性与运维机制，行业内最佳实践尚未形成统一标准。•安全与合规挑战：数据隐私保护、算法偏见、模型攻击与可解释性要求日益突出。•成本与收益难平衡：持续监控、多模型管理和跨团队协作带来高昂成本，创新速度与风险控制需要兼顾。 指导原则目的与目标读者 本指导原则的编写目的，是为正在探索或已经部署生成式AI的企业与团队，提供一套系统化的架构方法论与最佳实践指引。它不仅适用于超大规模企业，也同样适用于中小企业（SMB）。随着大模型与 AI 应用逐步普及，中小企业在产品创新、业务流程优化、客户体验升级等方面，同样面临高可用架构设计、成本优化、安全合规等挑战，因此也亟需参考一套成熟的方法论。 目的 •帮助企业在生成式 AI 的建设过程中，识别和解决设计的关键挑战。•帮助不同规模企业在安全、稳定、性能、成本、效率五个维度提供建议。•通过方法论与工具，降低企业在构建 AI 应用时的试错成本，加速 AI 落地。•协助企业从“能用AI”逐步走向“用好AI”，实现从云卓越到AI卓越的演进。 目标读者 本指导原则面向的读者群体十分广泛，涵盖了企业在使用生成式AI过程中涉及的多种角色： 架构团队包括 CTO、架构师、研发、MLOps/DevOps 工程师，帮助他们理解如何构建高可用、可扩展的 AI 基础架构。安全合规团队包括安全专家、审计、数据治理人员，帮助他们建立 AI 数据全生命周期的安全与合规体系。运维团队包括运维、监控、IT 管理人员，帮助他们利用自动化与可观测性提升 AI 系统的稳定性与运维效率。业务团队包括业务负责人、产品经理、财务人员，帮助他们在 AI 项目中平衡业务价值、成本投入与长期可持续发展。 本文件起草单位及主要起草人 阿里云计算有限公司何登成、张瑞、程超、施磊、张舫、朱彩辉、张瑄、周金龙、郑立异、王觯程、李鹏飞、李冬萌、李艳林、张玉峰、曹治政、杨继、孙磊、陈铖、赵星星、李春雷、潘碧玲 中国信息通信研究院陈屹力、郑立、王海清、季可航、刘坤 01概述OVERVIEW02安全SECURITY03稳定RELIABILITY04效率OPERATIONAL EXCELLENCE05成本COST OPTIMIZATION06性能PERFORMANCE EFFICIENCY07结束语CONCLUSION 02/03 概述 为什么需要“生成式 AI 卓越架构设计指导原则” 五大支柱在生成式 AI 中的延展 五大支柱在生成式AI中的延展 无论是保障 AI 数据的全生命周期安全，确保大模型训练推理的高可用与性能，还是优化 GPU 算力成本与资源效率，这些支柱依旧是企业评估与优化架构的核心维度，但其内涵和实践重点都需要结合AI的特性进行延展： 安全 生成式AI涉及的数据来源更为复杂，涵盖个人隐私、企业敏感信息和跨境数据流动。确保数据全生命周期的安全合规，以及模型输出的可信与可解释，成为构建AI应用的首要前提。 稳定 大模型训练与推理任务往往持续时间长、规模庞大，任何节点的故障都可能导致重大损失。AI架构需要具备面向失败的设计能力、全链路的容灾方案以及多层次的可观测性，以保证业务连续性。 效率 生成式AI应用的迭代速度远超传统软件，企业需要新的运维模式，支持多模型协同、快速灰度发布与持续监控，形成从开发到上线的闭环运维能力。 成本 AI场景对GPU等高性能算力的需求极为突出，若缺乏有效管理，极易造成资源浪费与成本失控。通过弹性调度、算力池化、Spot实例与混合精度计算等手段，企业可以在性能与成本间找到平衡。 性能 AI模型规模不断扩展，对存储 I/O、网络带宽和推理延迟的要求更高。通过分布式训练框架、推理加速引擎和边缘侧优化等技术，可以有效提升端到端性能，保障用户体验与业务价值。 SECURITY安全 在生成式 AI 架构中，安全是最核心也是最复杂的挑战。与传统应用相比，AI 系统的数据规模更大、模型更复杂、调用链更长，潜在风险也更加多样化：既包括数据在采集、存储、训练、推理、归档等环节的合规与保护问题，也包括算力和容器运行时的安全隔离，模型供应链中的第三方依赖与参数篡改风险，以及生成式 AI 独有的公平性、可解释性与滥用防护问题。阿里云在多年服务金融、政企、互联网等对安全要求高的客户的过程中，积累了全栈安全能力，并在生成式 AI 领域进一步扩展：提供覆盖数据全生命周期、算力与容器、模型供应链、Responsible AI 的整体安全防护框架，形成从基础设施到应用层的全链路安全能力。 数据全生命周期安全 算力与容器安全 模型供应链安全 RESPONSIBLE AI 数据全生命周期安全 数据是生成式 AI 的核心资产，其安全设计必须贯穿采集、存储、训练、推理和归档全流程。相比传统系统，生成式 AI 对数据安全提出了更高要求：不仅要保护机密性与完整性，还要防止滥用、篡改与投毒，并确保合规与可追溯性。 在金融、医疗等行业场景中，数据全生命周期安全尤为关键。例如在银行的智能客服中，客户交易数据若在训练阶段泄露，将导致严重合规风险；在医疗影像诊断中，若训练集被投毒，模型可能做出错误诊断，直接威胁人身安全。因此，企业必须在每个环节设计严格的安全防控措施。 数据采集 在接入阶段，应验证数据来源的合规性，采用 TLS/HTTPS 加密传输、API 鉴权和访问控制。敏感数据需提前脱敏或匿名化，避免早期暴露风险。对于跨境数据流动，应符合 GDPR、数据出境安全评估等要求。 数据存储 在存储层面，应实施细粒度访问控制和最小权限原则，结合加密存储、密钥托管与定期轮转，防止数据泄露或非法访问。多租户环境下建议引入零信任架构，结合 VPC 隔离和加密隧道，确保数据只在可信边界内流动。 数据训练 训练环节需重点防范数据投毒和偏见样本，可通过数据清洗、异常检测、分布漂移监测来降低风险。涉及跨机构合作的，可采用联邦学习和隐私计算，在不暴露原始数据的情况下实现模型协作训练。 数据推理 推理过程中常见的攻击包括 Prompt 注入、对抗样本攻击和越权调用。需要结合输入验证、内容过滤和输出审计提升可信度；在 RAG（检索增强生成）场景中，还需确保外部知识源的权威性和安全性，避免引入虚假或恶意内容。 数据归档与销毁 归档阶段应采用冷热分层存储与自动化生命周期管理，防止长期数据滞留带来合规风险。销毁环节应采用加密删除、覆盖写入等机制，并保留日志记录，满足等保、ISO/IEC 27001 等审计要求。 设计原则总结 采集与接入 存储与访问 最小权限控制、密钥托管、网络隔离。 数据来源合规、传输加密、数据脱敏。 训练防护 推理安全 数据质量检测、投毒防御、协作隐私保护。 输入验证、内容过滤、知识源可信。 归档与销毁 自动化生命周期管理、合规留存与安全删除。 算力与容器安全 算力与容器平台是大模型训练和推理的核心基础设施，安全风险一旦出现可能直接影响训练结果和业务连续性。在 AI 时代，GPU/TPU 集群成为攻击者新的重点目标，其安全性决定了整个 AI 系统的可信度。 异构算力隔离 在多租户环境下，GPU/TPU 等资源需通过虚拟化或沙箱技术实现隔离，避免横向攻击或越权访问。对于涉及金融、国防等高敏感任务的企业，可采用物理隔离或专用实例，减少攻击面。 容器运行时防护 容器作为大模型训练和推理的主要承载方式，应防御容器逃逸与恶意镜像风险。可采用沙箱化运行时，结合可信镜像签名、镜像仓库安全扫描，确保镜像来源可验证。 平台漏洞管理 训练平台需具备漏洞扫描与配置审查能力，及时修补依赖与组件缺陷。例如，某客户在使用开源 ML 框架时因未及时更新补丁而导致 GPU 任务中断，这类事件强调了漏洞管理的重要性。 密钥与凭据管理 算力与容器调用应通过集中化密钥托管（如阿里云 KMS）、临时凭据（STS Token）和最小权限策略管理，避免明文凭据暴露。 隐私计算与可信执行 在涉及敏感数据或跨组织建模时，可采用可信执行环境、安全多方计算与同态加密，保障算力层的全程安全。随着 Confi-dential Computing 的普及，AI 算力在可信硬件上的运行将成为行业趋势。 可观测性与运行监控 算力与容器运行时应进行全程监控与追溯。通过 GPU/CPU 利用率、内存带宽、I/O 吞吐等指标，结合异常检测模型，可以快速识别资源耗尽、拒绝服务或挖矿等异常行为。 设计原则总结 隔离优先 可信镜像 算力与容器在多租户环境下必须严格隔离。 运行时采用可信镜像和沙箱化运行环境。 漏洞管理 凭据最小化 持续进行漏洞扫描与资源健康检查。 凭据托管、临时授权与最小权限。 隐私计算 可观测性 在敏感任务中启用硬件级别可信执行。 算力与容器运行时全程监控与追溯。 模型供应链安全 生成式 AI 的供应链涵盖预训练模型、开源框架、第三方数据集、工具链与推理服务，任何环节的不安全都会传导至最终应用。例如，若引入的开源模型包含后门，企业可能在不知情的情况下将风险暴露给用户。 第三方模型与依赖 引入的预训练模型和开源组件需经过完整性校验与漏洞检测。企业应优先选择可信来源（如官方库、阿里云模型服务）的模型与依赖仓库，减少后门与恶意篡改风险。 模型完整性保护 对模型权重文件应实施加密存储、访问控制和哈希校验，必要时结合签名验证与参数比对机制，确保模型未被篡改。对访问行为需进行日志记录与审计。 推理防护 推理阶段应防范 Prompt 注入、对抗样本和越权调用，可通过输入过滤、输出内容审计与速率限制机制保障安全。 版本与依赖追溯 在模型迭代中，应记录训练数据、超参数、依赖组件和服务版本，确保在安全事件发生时能快速定位与追溯。这不仅是安全问题，也关系到合规与模型可解释性。 设计原则总结 来源可信 模型完整性 优先使用经过认证的模型与依赖。 对模型文件进行加密与完整性校验。 推理防护 版本追溯 输入过滤、输出审计、防御对抗攻击。 全链路的版本与依赖管理。 RESPONSIBLE AI 生成式 AI 不仅要技术安全，还要符合公平性、可解释性、合规性和滥用防护要求。Responsible AI 是从通向“可信赖”AI